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　　癫痫是最常见的神经系统疾病之一，是世界上最常见的严重的大脑功能紊乱，它没有年龄、种族、社会等级、国家和地理的界限。当今世界上有超过5000万癫痫患者，其中85%生活在发展中国家，世界卫生组织报告，全球每年约有240万新发病例。

　　癫痫发作是瞬时的，异常的大脑神经活动导致一些身体上的症状，如短期的注意力不集中和失忆、产生幻觉或全身痉挛。癫痫发作的频率可能是一年一次，也可能是一天几次。癫痫患者的癫痫发作是不可预知的、持久的和频繁的，这限制了他们的独立生存能力，增加了受伤的风险，导致了社会孤立和经济困难。

　　脑电图(EEG)能够反映大脑皮层产生的电活动信息，是临床评估大脑活动的最常见方法，是一个重要的临床诊断、监视和管理神经障碍的工具。癫痫患者EEG信号的特点是非常急剧和突然的波形变化，识别这些短瞬态波在这类疾病的诊断和治疗中扮演了一个重要的角色。例如，对应于癫痫发作的一个波峰可能持续几分之一秒，识别这些快速事件，必须经过长时间的数据记录，这是乏味的、费力费时的，人们通常倾向于主观判断和个人的失误。在诊断和治疗之外，自动脑电图检测是非常重要的，因为它有助于理解人类大脑的复杂性。因此，许多研究人员正致力于长期癫痫脑电图波形的自动检测技术。

　　埃及开罗阿勒旺大学Helwan University工程学院生物医学工程系Alaa Eldeen Mahmoud Helal提出了一种新的方法，可以基于波的连续和锐度监测波形，追踪瞬间的变化，在发现变化的时候及时发出提醒。文章发表在科研出版社英文期刊《Journal of Biomedical Science and Engineering》（生物医学工程）2014年10月刊上，详细检测方法和结果见原文。